本文基于经典的均值-方差优化模型,利用相对熵度量资产收益分布的偏差,通过考虑最差情形下的收益和风险参数,先后分析了均值不确定性和协方差不确定性下组合优化模型的构建,进而探讨二者同时具有不确定性的情况,并构建了相应鲁棒组合优化模型,解决了传统的均值-方差理论假定收益分布确定的弊端。本文利用国内七家上市公司的股票日收益率进行实证研究,分析了各不确定性程度下的最小方差前沿和有效前沿,并通过对比夏普比率发现,具有相对熵约束的鲁棒组合优化模型的配置效率优于经典模型的配置效率。
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